


環境管理における Python の `venv`、`virtualenv`、`pyenv`、`virtualenvwrapper`、および `pipenv` の違いは何ですか?
Python 環境管理用パッケージ スイートの違いを解読する
Python 3.3 の標準ライブラリには、新しいツールである venv パッケージが導入されました。隔離された Python 環境。ただし、pyvenv、pyenv、virtualenv、virtualenvwrapper、pipenv など、似たような名前のパッケージが多数存在するため、それらの区別について疑問が生じます。
外部 PyPI パッケージ
いくつかの重要なパッケージは標準ライブラリの外に存在し、それぞれが異なる機能を提供します目的:
- Virtualenv: ライブラリをホストするための分離された Python 環境を作成するために広く採用されているツール。ファイルを指定されたディレクトリにインストールし、カスタム bin ディレクトリを含むように PATH 変数を変更します。 Python は、環境ディレクトリ内のパスに相対してライブラリを見つけます。
- Pyenv: Python のバージョンの分離に重点を置いています。 PATH 変数を操作し、特定の環境変数またはファイルに基づいて実行するバージョンを決定するスクリプトを利用することで、さまざまなバージョンを切り替えます。 Pyenv は、複数の Python バージョンのダウンロードとインストールのプロセスを簡素化します。
- Pyenv-Virtualenv: virtualenv をシームレスに統合し、両方のツールを同時に使用できるようにする pyenv 拡張機能。ただし、Python 3.3 以降では、利用可能な場合は venv を利用します。
- Virtualenvwrapper: virtualenv を拡張し、複数の virtualenv ディレクトリを管理し、それらを切り替えるための便利なコマンドを提供します。
- Pyenv-Virtualenvwrapper: 別の pyenv 拡張機能、これ
- Pipenv: Pipfile、pip、virtualenv を統合されたコマンドライン ツールに合理化することを目的としています。 Virtualenv ディレクトリは、現在の作業ディレクトリに対する virtualenv の設定とは異なり、特定のディレクトリの場所に配置されます。 Pipenv の主な焦点は、Python アプリケーションの開発です。
標準ライブラリ モジュール
Python 標準ライブラリ内には、追加の関連パッケージがあります:
- Pyvenv: Python に同梱されているスクリプト3.3 ~ 3.7 (3.8 で削除)。機能が制限された virtualenv に似ています。
- Venv: Python 3 に存在するパッケージで、python3 -m venv を通じてアクセスできます。機能の範囲は狭いものの、virtualenv と同じ目的を共有します。 Venv は、プラットフォームの制限により、virtualenv に比べて人気が遅れています。
インフォグラフィックの概要
Package | Description | External Tools | Standard Tools |
---|---|---|---|
Virtualenv | Python library environment isolation | Pyenv-Virtualenv | N/A |
Pyenv | Python version management | Pyenv-Virtualenvwrapper | N/A |
Virtualenvwrapper | Virtualenv directory manager | N/A | N/A |
Pyenv-Virtualenvwrapper | Pyenv and Virtualenvwrapper integration | N/A | N/A |
Pipenv | Pipfile, pip, and virtualenv integration | N/A | N/A |
Pyvenv | Python 3 counterpart to virtualenv (Python 2 only) | N/A | Python 3.3-3.7 |
Venv | Python 3 counterpart to virtualenv | N/A | Python 3 |
以上が環境管理における Python の `venv`、`virtualenv`、`pyenv`、`virtualenvwrapper`、および `pipenv` の違いは何ですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
